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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/992
Title: Methods in groundwater monitoring - strategies based on statistical, geostatistical and hydrogeological modelling and visualization
Author(s): Thakur, Jay Krishna
Advisor(s): Wycisk, Peter, Prof. Dr.
Weiß, Holger, Prof. Dr.
Lorz, Carsten, Prof. Dr.
Granting Institution: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Issue Date: 2013
Extent: Online-Ressource (182 Bl. = 5,08 mb)
Type: Hochschulschrift
Exam Date: 28.10.2013
Language: English
Publisher: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
URN: urn:nbn:de:gbv:3:4-10836
Subjects: Hydrogeologie
Grundwasser
Modellierung
Online-Publikation
Hochschulschrift
Abstract: Ziel der Arbeit ist die Untersuchung neuer Ansätze und Verbesserung bestehender Methoden für das Grundwassermonitoring, wobei statistische, geostatistische und hydrogeologische Methoden eingesetzt werden. Neue Ansätze wurden formuliert, bestehende Methoden verbessert und für eine räumliche und zeitliche Optimierung von Grundwassermessnetzen integriert und anhand des Datensatzes von Bitterfeld-Wolfen getestet. Für die räumlich-zeitliche Optimierung des Überwachungsmessnetzes wurden uni- und multivariate Statistik angewendet. Ein geostatistischer raum-zeitlicher Algorithmus wurde zur Identifikation überzähliger Messstellen genutzt. Basis sind die Informationen naheliegender Messstellen, die den kontaminierten Bereich zwei- und dreidimensional im Quartär und Tertiär wiedergeben. Für die Optimierung wurden auch ein stationäres Strömungs- und ein instationäres Transportmodell genutzt. Die Einflussfaktoren für die Optimierung des Monitoring-Netzwerkes wurden ebenfalls untersucht. In der Arbeit konnte nachgewiesen werden, dass das existierende Messnetz mit Hilfe statistischer, geostatistischer und hydrogeologischer Methoden optimiert werden könnte, ohne dass wesentliche Informationen des Monitorings verloren gehen würden.
The objective of this work is to investigate new methods and improve existing methods based on statistical, geostatistical, and hydrogeological methods for groundwater monitoring network optimization. New approaches were formulated, and existing methods were improved, and integrated, for the spatiotemporal optimization of a groundwater monitoring network and they were tested with data set of Bitterfeld/Wolfen. Univariate and multivariate statistics were applied to the spatialtemporal optimization of the monitoring network. Geostatistical spatio-temporal algorithm was used to identify redundant wells on the basis of nearby wells offering the same information about the underlying plume in 2- and 2.5- dimensional Quaternary and Tertiary aquifers. Steady state flow and transient transport model was used to optimize possible monitoring network. Factors influencing the monitoring network optimization were analysed. In this work, it is demonstrated that the existing monitoring network could be optimized using the presented statistical, geostatistical, and hydrogeological methods, without losing any essential information from the monitoring network.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/7891
http://dx.doi.org/10.25673/992
Open access: Open access publication
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